在当今信息爆炸的时代，有效地检索和处理信息成为了知识获取的关键技能。"现代信息检索"这门课程便是在这样的背景下应运而生，它不仅仅是一门技术性的课程，更是培养学生信息素养和研究能力的重要途径。国科大作为一所享誉国内外的高等学府，其课程内容设计往往紧跟时代发展的步伐，注重理论与实践的结合。何苯老师所讲授的"现代信息检索"课程更是体现了这一特点。 本课程可能会围绕以下几个核心知识点进行展开。首先是信息检索的基本原理和方法，学生需要掌握从大量的信息资源中快速准确找到所需信息的技能。其次是现代信息技术的应用，包括搜索引擎的工作原理、算法和搜索策略的优化等。此外，课程内容还可能涉及如何评价信息的质量和相关性，这对于研究者来说至关重要。同时，随着大数据和人工智能技术的兴起，信息检索课程也可能会包含数据挖掘、文本分析和自然语言处理的相关知识。 此外，实践操作在信息检索课程中占据了很重要的位置。学生不仅需要在理论层面了解各种信息检索工具和系统，如Google Scholar、Web of Science、Scopus等，还需要学会使用各种数据库资源进行实操。这包括关键词选择、检索式构建、检索结果的筛选与评估等实际操作技巧。而何苯老师在授课过程中，想必会引导学生深入理解信息检索的内在逻辑，并通过案例分析、作业练习以及可能的小组讨论等形式，让学生在实践中学习和进步。 课程内容还可能包括信息检索系统的评价标准与方法。在如今的信息检索领域，如何评价一个检索系统是否有效、高效，是一个非常重要的研究方向。学生将会学习到如何从用户体验、搜索结果的准确度和相关度等多个维度进行评价。 考虑到信息检索课程的前沿性，何苯老师可能会引入一些新兴的检索技术和理念，例如语义检索、个性化信息检索等，让学生对未来的发展趋势有一个基本的认识和理解。 而本次试题回忆文件，作为国科大2024年"现代信息检索"课程的重要资料，必然记录了课程所涵盖的众多知识点。通过对试题的回顾，学生可以总结自己的学习成果，发现自己的不足之处，并为未来的深入研究打下坚实的基础。而对于那些未能参与课程学习的学生来说，这份试题回忆同样具有极高的参考价值。 通过以上内容，我们不难看出"现代信息检索"课程的重要性和实用价值。掌握好这一领域的知识，不仅能提高个人的信息处理能力，也能为科学研究和学术探究提供强大的支持。

wireshark基于物联网的温室环境监测与数据分析平台_实时温湿度光照二氧化碳土壤传感器数据采集云端存储可视化大屏预警推送_为现代农业提供精准种植决策支持和自动化环境调控_ESP32树莓派MQTT.zip 物联网技术在现代农业中扮演着越来越重要的角色，其核心在于通过各种传感器实时监测农作物生长环境的各种参数，如温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度和土壤湿度等。这些数据通过无线传输技术发送至数据处理中心，并存储在云端服务器上。 ESP32和树莓派作为物联网应用中常见的硬件平台，在本项目中作为数据采集和处理的核心设备，它们的功能包括连接各种传感器、执行数据的采集任务，并将数据发送到云服务器。ESP32是一款低功耗的微控制器，它支持多种无线通信协议，例如Wi-Fi和蓝牙，适合用于环境监测任务。而树莓派则是一款微型电脑，可以运行Linux操作系统，并具有更强的处理能力，用于数据分析和平台的开发。 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的消息传输协议，它非常适合用于物联网环境下的设备通信，因为其消息传递效率高、网络占用低、易于实现和部署。在本平台中，MQTT被用作传感器数据传输和推送预警的协议，使得数据能够即时传递至云服务器并进行处理。 云端存储功能使得数据可以安全地保存，并且便于用户通过网络进行访问。用户可以通过各种设备，如电脑、平板或手机，随时随地查看温室的环境数据。可视化大屏功能将采集到的数据以直观的方式展示出来，方便用户快速理解当前的温室状态。 预警推送机制是为了确保在监测到的环境参数超过预设阈值时，系统能够及时向种植者发送警告。例如，当温度过高或过低、湿度不适、光照不足或二氧化碳浓度过高时，系统会立即通知相关人员采取相应的措施，如调节通风、灌溉或补充光源等，以确保作物能在一个理想的环境中生长。 精准种植决策支持系统（DSS, Decision Support System）利用收集到的大量数据，通过数据分析和挖掘，为现代农业提供科学的种植方案。这包括植物生长条件的优化、病虫害预警、作物产量预测等，从而提高作物产量和品质。 自动化环境调控是通过控制温室内的各种设备（如加热系统、制冷系统、灌溉系统、通风设备等）来自动调节环境参数，使之始终保持在适合植物生长的范围内。这样的自动控制机制不仅可以节省人力资源，还能提高种植效率。 Python在本项目中发挥着重要作用，由于其简洁直观和拥有大量成熟的科学计算库和网络协议支持，Python被广泛用于开发各种数据处理和分析脚本。例如，使用Pandas库来处理和分析数据，使用Matplotlib或Seaborn库来生成数据的可视化图表，以及使用Flask或Django框架来构建Web应用。 整个系统的设计和实现，不仅为现代农业的精准种植和自动化管理提供了强有力的技术支持，也为未来智慧农业的发展奠定了基础。通过这样的平台，农业经营者可以更科学地管理作物生长环境，减少资源浪费，增加农作物的产量和质量，最终达到提高经济效益的目的。

合肥工业大学宣城校区计算机专业大作业以及考试试题-现代企业管理--

随着全球化的进程加速，学习汉语的人数不断增加，掌握汉语成为了诸多非汉语母语者的迫切需求。为了满足这一需求，许多技术开发者针对不同的平台推出了各种汉语言学习工具，其中，《现代汉语词典+成语词典(S60v3 SIS) ABBYY Lingvo》汉化版是一款专为S60第三版智能手机系统用户设计的汉语学习应用，它集合了《现代汉语词典》和《成语词典》的丰富内容，为使用者提供了一个全面且便捷的语言学习环境。 《现代汉语词典》作为我国权威的汉语辞书之一，历来受到学界和大众的推崇。它的收录范围广泛，不仅包含了大量的常用词汇、专业术语，还有新词新义，为语言学习者提供了完备的现代汉语词汇资源。在这部词典里，用户可以轻松地找到每个词语的释义、搭配、用法和例句。通过现代汉语词典的详细解读，用户可以加深对语言的理解和记忆，从而在实际应用中运用自如。 与《现代汉语词典》相辅相成的是《成语词典》部分。成语是汉语语言中的瑰宝，它以言简意赅、充满智慧著称。每条成语背后都隐藏着一段故事，蕴含着深厚的文化内涵。该部分收录了丰富多彩的汉语成语，并详细说明了它们的出处、意义以及使用情景。用户通过学习这些成语，不仅可以丰富语言表达，提高表达的准确性和生动性，还能深入了解到中国的历史和文化，拓宽知识视野。 ABBYY Lingvo作为应用的另一核心组成部分，是用户了解和学习语言的有力支持。ABBYY是国际知名的软件公司，其Lingvo产品线享有极高的声誉，其特点是词典资源丰富、翻译准确且支持多语言环境。在这款应用中，ABBYY Lingvo的作用是进一步提升用户的查词体验，使其能够更加便捷地获取信息。它不仅有助于增强应用的多语言支持能力，而且通过其技术优势，使得学习过程变得更加高效和准确。 然而，尽管这款应用提供了汉化服务，使得界面和操作更贴合中文用户习惯，用户在安装过程中可能还是需要一些技术性的操作。由于S60v3系统对应用程序签名有一定的要求，汉化版可能需要用户自行进行“签证”，即对软件进行签名以确保其能在手机上正常安装和运行。这个过程通常需要借助塞班系统的直签工具来完成，确保应用在未越狱的设备上也能正常使用。虽然这个步骤需要一定的技术知识，但一旦用户完成了安装，应用便能在日常生活中发挥巨大作用，成为学习汉语的得力助手。 《现代汉语词典+成语词典(S60v3 SIS) ABBYY Lingvo》汉化版是一款集学习与研究为一体的优秀汉语学习应用。它不仅为S60第三版智能手机用户提供了全面的词汇和成语查询功能，而且借助ABBYY Lingvo的强大技术支持，进一步提升了查词的效率和准确性。尽管存在需要进行技术操作的安装流程，但一旦设置完成，这款应用将成为帮助用户更好学习汉语的强大工具，为他们的语言学习之旅增添光彩。

本书《现代石油生产工程技术与应用》旨在为生产工程师和高年级学生提供全面的石油生产系统设计、分析和优化指南。随着数字计算技术的进步，石油行业的工作效率显著提升，本书结合现代计算机技术，详细介绍石油和天然气生产系统的各个组成部分，包括油藏、井筒、分离器、泵、压缩机和管道等。书中不仅涵盖了基本概念和性质，还探讨了人工举升方法、生产增强技术和优化策略。此外，本书提供了丰富的实例和电子表格程序，帮助读者更好地理解和应用工程原理，从而在实际工作中提高效率。

在分析线性二次型最优控制（LQG，Linear Quadratic Gaussian）在二级倒立摆控制系统的应用时，我们可以将整个研究分为几个重要部分：实验背景、实验内容、建模过程、控制策略设计、以及实验结果与分析。 实验背景部分介绍了倒立摆系统的不稳定性、多变量和非线性特征，以及其在不同领域中的重要应用。由于倒立摆系统的参数不确定性和外部干扰的不确定性，控制策略的设计和优化具有相当的挑战性。同时，报告中也指出了现有研究在快速性和稳定性方面的不足，以及倒立摆系统控制研究的成果方向，如模型建立和控制方法等。 接着，实验内容和建模过程部分，报告详细描述了倒立摆系统的建模方法，包括利用Lagrange方程来建立系统的动力学模型，并通过假设简化系统的复杂度。在建模过程中，通过选取合适的坐标系和定义系统的物理参数，如摆杆的质量和长度等，进而得出了系统的状态空间表示，这是应用现代控制理论进行系统分析与控制的基础。 在控制策略设计环节，报告重点介绍了线性二次型调节器（LQR）的设计。LQR控制策略是一种广泛应用于多变量系统的最优控制策略，其设计依据是最小化一个代价函数，该函数通常是系统状态与控制输入的二次型函数。通过设计LQR控制器，可以得到一种状态反馈的最优控制规律，以优化系统响应的速度和稳定性，实现二级倒立摆的最优控制。在这一部分，报告不仅介绍了理论基础，还详细说明了设计步骤和参数的确定方法。 实验结果与分析部分则展示了通过设计的LQR控制器对二级倒立摆系统进行控制的实验结果，以及对这些结果的详细分析。这部分内容对于评价控制策略的有效性和优劣至关重要，也是检验理论是否能够成功应用于实际系统的实验依据。通过对实验数据的分析，可以对控制策略进行调整和优化，以期达到更好的控制效果。 总结来看，本实验报告深入探讨了线性二次型最优控制在二级倒立摆控制系统的应用。报告从实验背景入手，分析了倒立摆系统的控制难点和现有研究的不足。通过建模和控制策略的设计，利用LQR理论，实现了对二级倒立摆系统的稳定控制。这一研究不仅对倒立摆控制系统的设计具有指导意义，也为类似高阶不稳定系统的最优控制提供了有价值的参考。

纳米花键 Nanospline是使用现代C ++编写的仅标头的样条库。 它是由周庆南作为编码练习创建的。 它支持贝塞尔，有理Bézier，在任意尺寸的任意程度的B样条和NURBS曲线。 涵盖了大多数算法。 功能性 涵盖以下功能： 数据结构 Nanospline为4种类型的曲线提供了4种基本数据结构：Bézier，有理Bézier，B样条和NURBS。 它们全部由4个参数作为模板： Scalar ：浮点数据类型。 （例如float ， double ， long double等等） dim ：嵌入空间的尺寸。 （例如，对于2D曲线为2 ，对于3D曲线为3 ） degree ：曲线的程度。 （例如2表示二次曲线， 3表示三次曲线。）特殊值-1用于指示动态程度。 generic ：（可选）这是一个布尔值标志，指示是否将该曲线视为普通曲线。 当曲线的程度已知时，Nanospline有时会提

《flood-tiles：Web应用程序实现洪水模拟》 在当今数字化的世界中，模拟技术已经成为理解和预测各种自然现象的重要工具。特别是在环境科学领域，洪水模拟能够帮助我们预估灾害风险，评估城市规划对洪水影响，以及制定防洪策略。本文将详细介绍名为“flood-tiles”的Web应用程序，它利用JavaScript技术在现代浏览器中实现动态的洪水模拟。 我们要明白“flood-tiles”是一个基于Web的应用程序，这意味着用户无需安装任何额外软件，只需通过浏览器即可访问并使用。这种轻量化的设计使得该工具具有广泛的应用潜力和便捷性。开发者充分利用了HTML5的技术特性，特别是HTML5的画布（Canvas）元素，这是一个强大的二维绘图API，允许在网页上实时渲染图形。 HTML5画布是flood-tiles的核心组成部分，它提供了一个像素级别的操作界面，使得动态模拟成为可能。在这个应用中，画布被用来绘制和更新洪水覆盖的地图，用户可以直观地看到水位上涨对地形的影响。画布的实时渲染能力使得模拟过程既流畅又生动，用户可以通过调整参数观察不同条件下的洪水演变。 在技术实现上，flood-tiles借鉴并部分复制了Mapbox的优秀示例。Mapbox是一家知名的地理空间数据可视化公司，其开发的工具和技术在地图制图和地理信息系统领域有着广泛的应用。通过学习Mapbox的方法，flood-tiles能够有效地处理地图数据，实现高效的渲染和交互功能。 在JavaScript编程语言的支持下，flood-tiles可以轻松地与用户进行交互。JavaScript是一种广泛应用于Web开发的脚本语言，它的灵活性和强大功能使得动态效果的实现变得简单。在flood-tiles中，JavaScript不仅负责处理用户输入，如控制洪水蔓延速度、水深等，还负责计算和更新地图上的淹没状态，以及响应用户的交互事件，如鼠标点击或滚动。 至于项目文件“flood-tiles-master”，这很可能是项目的源代码仓库，其中包含了所有必要的文件，包括HTML、CSS、JavaScript以及其他支持文件。通过研究这些源代码，开发者和有兴趣的用户可以深入了解该项目的工作原理，甚至对其进行定制或扩展，以满足特定的需求。 flood-tiles是一款基于HTML5和JavaScript的洪水模拟Web应用程序，它利用现代浏览器的能力为用户提供直观的洪水模拟体验。通过借鉴Mapbox的技术，它成功地将复杂的地理信息系统与动态的视觉效果结合在一起，为洪水风险管理提供了新的视角和工具。对于环境科学家、城市规划者乃至普通公众，这款工具都具有很高的实用价值和教育意义。

现代移动通信蔡跃明题参考答案.doc

关于卡尔曼滤波和维纳滤波时间序列分析的经典方法